Course Outline

Workflow Automation의 AI/ML 소개

  • AI 기반 자동화 개요
  • 워크플로를 위한 AI/ML 모델 이해
  • Make의 API 및 자동화 기능 소개

AI/ML API를 Make에 연결

  • AI/ML 서비스 활용(OpenAI, Google Cloud AI, Hugging Face)
  • 자동화를 위한 AI 모델에 API 호출하기
  • API 인증 및 보안 처리

Sentiment Analysis 및 텍스트 처리

  • 고객 피드백에서 통찰력 추출
  • 텍스트 분류를 위한 NLP 모델 사용
  • 감정에 기반한 응답 생성 자동화

예측 모델링 및 의사 결정 자동화

  • 예측 분석을 위한 ML 모델 사용
  • AI 예측에 기반한 의사결정 자동화
  • 워크플로에 예측 모델 통합

이미지 및 비디오 처리 자동화

  • 이미지 인식 및 분류를 위한 AI 활용
  • 자동화에 객체 감지 적용
  • 콘텐츠 조정 및 태그 지정 자동화

AI 기반 자동화 워크플로 최적화

  • 오류 처리 및 안정성 향상
  • Make에서 AI 통합 확장
  • AI 기반 워크플로 모니터링 및 유지 관리

AI 통합 테스트 및 디버깅

  • API 테스트를 위해 Postman 사용
  • AI/ML 모델 응답 디버깅
  • 자동화의 정확성과 일관성 보장

요약 및 다음 단계

  • 코스의 주요 내용
  • 추가 학습을 위한 리소스
  • Q&A 및 마무리 발언

Requirements

  • 워크플로 자동화를 위해 Make를 사용한 경험
  • API 및 웹훅에 대한 이해
  • AI/ML 개념 및 모델에 대한 기본 지식

청중

  • AI/ML 엔지니어
  • 데이터 과학자
  • 기술 혁신가
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

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